Controle Preditivo Robusto de Horizonte Finito de sistemas incertos variantes no tempo com garantia de estabilidade
Controle Preditivo Robusto, Garantia de estabilidade, Incertezas variantes no tempo, Realimentação de estado, Equações a diferenças de Riccati, Desigualdades Matriciais Lineares.
Este trabalho propõe uma nova abordagem para o problema de Controle Preditivo Robusto Baseado em Modelo de Horizonte Finito (FH-RMPC) de sistemas lineares em tempo discreto com incertezas politópicas variantes no tempo. A ideia básica desta abordagem é encontrar, em cada instante de amostragem, um controlador ótimo por realimentação de estado, baseado nas equações a diferenças de Riccati (RDE), que minimiza uma função custo de horizonte finito e atenda as restrições nos sinais de controle e saída. A garantia de estabilidade em malha fechada, conhecida como um dos temas mais desafiadores da estratégia FH-RMPC com restrições, é baseada na propriedade de monotonicidade das RDEs obtidas na solução do problema de Controle Linear Quadrático (LQ) de horizonte finito. Na abordagem proposta não é necessário que a usual matriz de custo terminal seja fixa para se atingir a estabilidade assintótica. A análise da estabilidade é feita considerando-se um conjunto finito de funções de Lyapunov e também utilizando-se funções de Lyapunov dependentes de parâmetros. Finalmente, a eficiência do método FH-RMPC proposto é ilustrada com exemplos numéricos e comparações com a estratégia IH-RMPC através de índices de desempenho baseados no erro.